基于Python+Flask民航业知识图谱的自动问答系统源码+数据集+详细文档（高分毕业设计）.zip

# CivilAviation Q&A 基于民航业知识图谱的自动问答系统。 A QA system based on Civil Aviation knowledge graph. ## 平台 - Windows 10 x64 - Python 3.7 - Neo4j community 3.5.20 ## 运行 1. 确保安装所需依赖 ``` pip install -r requirements.txt ``` 注：`python-Levenshtein` 如果安装不成功，则可以下载对其进行离线安装。 2. 构建知识图谱 修改`const.py`文件中连接数据库使用的`URI`，`USERNAME`和`PASSWORD`的值。然后执行： ``` python build_cakg.py ``` 运行大约需要2~5分钟。 3. 可以使用两种方式运行： 1. 运行命令行端 ``` python run_cmd.py ``` 普通问题的回答以字符串的形式给出；带有图表的回答，图表会被渲染至`results`文件夹中。 2. 运行web端（效果图见下文） ``` python run_web.py ``` 带有图表的回答和普通回答一样会被渲染至web页面中，同时也被保存至本地`results`文件夹中。 注1：最好使用谷歌浏览器（Google Chrome）； 注2：生成图表的文件夹地址可以在`const.py`中更改`CHART_RENDER_DIR`。 4. have fun! ## 简介 ### 一. 项目结构 ``` --------------------------------------- root |------data/ # 数据存放 |------dicts/ # 存放特征词（运行build_cakg.py后自动生成） |------question/ # 存放问句中的疑问词 |------reference/ # 存放指代词 |------tail/ # 存放尾词（后缀词） |------data.json # 从年报中组织出的数据 |------raw.7z # 11-19年的年报 |------demo/ # 以jupyter-notebook的形式给出了各种问题类型的演示和说明 |------doc/ # 存放有关readme的文件 |------lib/ # 函数库 |------results/ # 存放某些问题生成的图表（会自动生成） |------test/ # 存放一些单元测试 |------web/ # web app ...... |------answer_search.py # 回答组织器 |------build_cakg.py # 构建知识图谱 |------chatbot.py # 自动问答器 |------const.py # 常量 |------question_classifier.py # 分类器 |------question_parser.py # 解析器 ...... ``` ### 二. 数据组织 #### 1. 基本构想 通过浏览公报发现： 1. 每一年所涉及的目录大差不差，有时多有时少，或者只是改个名字； 2. 目录中涉及的指标每年都有一定的变动，而且某些指标里面嵌套指标，还有些指标中给出了各地区的组成值； 3. 指标的值有数值类型，也有字符串类型，有的有单位，有些则没有，而且有些单位在某些年份还不同。 基于上述几点，我将知识图谱的构建以年份为中心展开，将各个目录、指标等等实体作为知识图谱的结点。结点与结点之间相连接的关系称为`结构关系`（详细见下文），那么将每个年份结点到各个指标和地区的关系称为`值关系`（详细见下文）。将结构和值两种关系拆开， 1. 从结构关系来看，不用一个年度录入一个年度的所有指标，每个年度中肯定有重复指标，这样避免了数据冗余。若每年的指标位置基本不变，则上述做法直接可行，但实际上指标出现的位置可能每年都飘忽不定，所以若直接按上述做法会出现这种情况： `假设2012年指标C1包含指标A、B，指标C2包含指标C；2013年指标C1包含指标A，指标C2包含指标B、C；则其结构关系为:`  其中橙色的边是2012年特有的，蓝色的则是2013年特有的，而黑色的是它们共有的。但在知识图谱中这些边没有颜色之分，是按上图整个结构存储的，这就造成了一个父子结构关系错乱的问题，比如：我要查找13年指标C1包含的所有指标，则A和B都会被返回，而实际上B不应该被返回。 为了解决上述问题，并且不增加任何额外的关系，我为每个关系引入了一个生命周期属性`life`。这个属性运用了掩码的思想，每个年份维护自己的掩码（运行构建知识图谱脚本时会被自动生成），在遇到上述问题时，拿来和关系中的life做`与`运算，若结果不为0，就说明此年份包含此指标，反之则不含。 2. 从值关系来看，问题中也是直接给出年份和指标名称，这样也方便查询。 部分结点间的关系如下图：(橙色为年份，棕色为目录，蓝色为指标)  部分结点间的关系如下图：**(橙色为年份，棕色为目录，蓝色为指标，红色为地区/机场/公司集团，下同)**  #### 2. 知识图谱实体类型 | 实体类型 | 含义 | 数量 | 举例 | |--|--|--|--| | Year | 年份 | 9 | 2011，2012 | | Catalog | 目录 | 16 | 运输航空，航空安全 | | Index | 指标 | 242 | 运输总周转量，货邮运输量 | | Area | 地区/机场/公司集团 | 35 | 港澳台，中航集团 | #### 3. 知识图谱实体关系类型 | 实体结构关系类型 | 含义 | 数量 | 举例 | |--|--|--|--| | include | 年度包括目录、目录包括指标 | 193 | | | contain | 指标（父）含有指标（子）、地区（父）含有地区（子） | 148 | | | locate | 指标位于某地区 | 93 | | | 实体值关系类型 | 含义 | 数量 | 举例 | |--|--|--|--| | info | 某年度的目录信息 | 45 | | | value | 某年度的指标值 | 1194 |  | | 具体的指标名称 | 某年度某地区的指标值 | 781 | | #### 4. 知识图谱属性类型 | 属性类型 | 含义 | 举例 | |--|--|--| | info | 年份或目录的整体概况 | 全年航空安全形势稳定，旅客运输和... | | name | 各实体名称 | 2014，国内，货邮周转量 | | value | 指标或地区的值 | 451.2，0，22 | | unit | 指标或地区值的单位 | 亿吨公里，%，万元 | | repr | 地区值所代表的含义 | 航线（不含港澳台），吞吐量占比 | | child_id | 同一（父）指标下不同（子）指标拥有相同child_id的可视为构成父指标的一个角度 | 0，1，2 ... | | life | （结构关系）生命周期 | 0x179, 0x008 | ### 三. 问题预处理 主要指年份和指标两个角度的预处理，此部分详见`lib/complement.py`。 1. 年份角度 对问题中的年份进行替换，方便特征词识别，例： ``` 11年 -> 2011年 两千一十一年 -> 2011年 11-15年 -> 2011年,2012年,2013年,2014年,2015年 13到15年 -> 2013年,2014年,2015年 13年比前年 -> 2013年比2011年 15年比大大前年 -> 2015年比2011年 16年比3年前 -> 2016年比2013年 16年与前三年相比 -> 2016年与2015年,2014年,2013年相比 ...... ``` 2. 指标角度 对问题中的指标名进行替换，避免因错字漏字而特征词识别不成功。通过`Levenshetin`算法实现对指标名的模糊查询。例： ``` 游客周转量 -> 旅客周转量 ...... ``` ### 四. 问题分类 问题的分类是基于特征词的分类，使用`ahocorasick`算法。 下表给出的是各种问题的类型，更详细的内容请参见项目`demo`中的`demo1~4.ipynb`。 | 问题类型 | 含义 | 举例 | |--|--|--| | year_status | 年度整体状况 | 2011年整体状况如何？ | | catalog_status | 年度目录状况 | 2012年教育�